쉬워 보였지만 복잡했던 모멘텀

In Plain Terms

이 논문의 아이디어는 한 문장으로 줄일 수 있어요. 어떤 자산이 지난 1년 동안 올랐다면 앞으로도 조금 더 오르는 쪽에, 내렸다면 조금 더 내리는 쪽에 베팅하는 겁니다. 다른 종목과 비교하는 게 아니라, 그 자산 자신의 과거 대비 현재만 봅니다. 그래서 이름이 “시계열(time series)” 모멘텀이에요. 앞선 모멘텀 연구가 종목들끼리 순위를 매기는 상대 비교였다면, 여기서는 각 시장을 따로 놓고 “이 시장이 위로 가고 있나, 아래로 가고 있나”만 판단합니다.

중요한 건 이게 주식 한 종목에서 우연히 통한 이야기가 아니라는 점이에요. 저자들은 상품, 통화, 주가지수, 국채 선물까지 성격이 전혀 다른 시장들에서 같은 패턴을 동시에 발견했습니다. 서로 다른 투자자들이 서로 다른 시장에서 비슷한 추세를 만들어 낸다는 사실이, 이 논문을 단순한 “차트 추종”이 아니라 진지하게 볼 만한 자산가격 현상으로 만들었어요.

The Strategy

전략의 뼈대는 두 부분입니다. 첫째, 신호는 각 시장의 과거 12개월 초과수익률 부호예요. 플러스면 롱, 마이너스면 숏을 잡고, 한 달 뒤 다시 판단합니다(논문 표기로 되돌아보기 12개월·보유 1개월, k=12·h=1). 저자들은 되돌아보기와 보유 기간을 여러 조합으로 시험했고, 12개월 이하 구간에서 이 추세 효과가 특히 뚜렷했습니다.

둘째, 포지션 크기 조절입니다. 이 부분이 논문을 “그냥 오른 걸 산다”와 결정적으로 갈라놓아요. 각 시장의 포지션은 사전 추정 연 변동성(ex-ante volatility)이 40%가 되도록 크기를 맞춥니다. 변동성이 큰 시장은 작게, 잔잔한 시장은 크게 잡아서 모든 시장이 위험 기여도 면에서 비슷하게 들어오도록 하는 거예요. 이렇게 58개 시장을 롱-숏으로 묶어 동일가중하면, 분산된 TSMOM 포트폴리오 자체는 1985–2009년 표본에서 연 변동성 약 12% 수준으로 정리됩니다. 이 구조는 필연적으로 레버리지를 씁니다. 논문은 이 구성이 증거금 약 5%–20% 사용을 함의한다고 밝혔어요.

경제적 직관은 시장이 정보를 한 번에 반영하지 않고 처음엔 과소반응했다가 나중에 과잉반응한다는 겁니다. 그래서 추세가 1년 남짓 이어지다가, 그 뒤로는 일부 되돌려진다는 것이 논문의 핵심 그림이에요. 이 관찰은 “과거 가격이 미래를 알려주지 않는다”는 랜덤워크 가정과 정면으로 부딪칩니다.

Reality Test

표본은 넓습니다. 데이터는 1965년까지 거슬러 올라가고, 유동성과 자산군 폭을 확보한 주요 분석은 1985–2009년의 58개 선물·선도 계약을 씁니다. 구성은 상품 선물 24개, 통화 교차쌍 12개(기초통화 9개), 선진국 주가지수 9개, 선진국 국채 선물 13개예요.

결과의 강도가 인상적입니다. 58개 시장 각각에서 12개월 TSMOM의 평균 수익이 **모두 양(+)**이었고, 그중 52개가 5% 유의수준에서 0과 통계적으로 달랐습니다. 분산된 TSMOM 팩터를 Fama–French 요인(시장·SMB·HML·모멘텀 UMD)에 회귀했을 때, 설명되지 않는 초과수익(알파)은 월 약 1.58%(t값 약 7.99), 분기로는 약 4.75%였어요. 시장·가치에는 유의한 노출이 없었고, 여러 자산군에 걸친 “everywhere” 요인으로 통제해도 알파는 월 약 1.09%(t값 약 5.40)로 남았습니다. 논문은 이 전략의 샤프지수가 연 기준 1을 넘고, 대략 주식시장 포트폴리오의 2.5배 수준이라고 요약했어요.

과최적화 의심에 대한 방어도 있습니다. 1985년 이후 표본으로 규칙을 만들었으니, 저자들은 데이터가 부족한 1966–1985년 구간으로 표본 밖(out-of-sample) 검증을 했고 거기서도 샤프지수 약 1.1이 나왔습니다. 국제적으로도 통화·주가지수·채권·상품이라는 서로 다른 시장에 걸쳐 같은 방향의 효과가 나왔다는 점이 데이터 스누핑이나 우연이라는 반론을 어렵게 만들어요. 다만 이 숫자들은 모두 거래비용을 빼기 전의 총수익이고, 선물·숏·레버리지·40% 변동성 스케일링을 전부 갖춘 구조 안에서(in-sample 설계 안에서) 측정됐다는 단서를 계속 붙여 읽어야 합니다.

Pain Points

(1) 개인은 논문의 도구가 없습니다. TSMOM의 수익은 상품·통화·국채 선물을 롱과 숏 양방향으로 잡고, 40% 변동성으로 크기를 키운 포트폴리오에서 나왔어요. 대부분의 개인은 선물 계좌도, 자유로운 숏도, 레버리지도 쓰기 어렵고, 대신 롱온리 추세추종 ETF 같은 걸로 접근합니다. 그 순간 하락 추세에서 숏으로 버는 절반과 자산군 분산의 상당 부분이 사라져요. 논문이 잰 것과 개인이 손에 쥐는 것은 사실상 다른 전략입니다.

(2) 회전율과 거래비용, 그리고 총수익 대 순수익의 간극. 매달 신호를 다시 보고 변동성에 맞춰 크기를 조정하는 구조라 회전율이 구조적으로 높습니다. 그만큼 거래비용, 스프레드, 세금에 취약해요. 논문 숫자(월 약 1.58% 알파, 연 샤프 1 초과)는 모두 비용 차감 전 총수익이므로, 기관 수준의 체결 조건이 없는 개인에게는 총수익과 순수익의 간극이 논문보다 훨씬 크게 벌어질 수 있습니다. 참고로 저자들은 오히려 유동성이 높은 시장일수록 TSMOM 수익이 컸다고 보고했는데(샤프지수와 비유동성의 상관 약 −0.16), 이는 전략이 확장성은 있다는 뜻이지 개인의 비용이 낮다는 뜻은 아니에요.

(3) 추세 반전 구간의 낙폭. TSMOM은 평소 완만히 벌지만, 위기의 끝처럼 추세가 급반전하는 국면에서 다칩니다. 논문 안에서도 2008년 3분기에 손실을 냈다가 4분기에 크게 회복하는 식으로 국면 의존성이 뚜렷했어요. 한 복제 연구(Quantpedia)에서는 이 12/1 TSMOM 전략의 최대낙폭을 약 −33.87%로 기록했는데, 이는 원 논문 수치가 아니라 복제 백테스트 기준이라는 단서를 붙여 봐야 합니다. 흥미로운 반전은, 논문이 밝힌 대로 TSMOM은 주식시장이 크게 오르거나 크게 내릴 때 가장 잘 벌어서(이른바 “TSMOM 스마일”) 위기 헤지처럼 보인다는 점이에요. 문제는 그 헤지 성격을 얻으려면 앞의 (1)·(2)를 모두 감당해야 한다는 데 있습니다.

How It Connects Here

이 노트는 종목 간 상대 순위를 보는 Jegadeesh–Titman(1993) 횡단면 모멘텀과 짝을 이룹니다. 두 논문 모두 “추세 신호는 진짜인데, 선물·숏·레버리지 없이 ETF 몇 개만 든 개인이 이걸 비용까지 내고도 단순 보유보다 오래 버틸 수 있는가”라는 이 사이트의 핵심 질문 위에 서 있어요.

The Verdict

TSMOM은 여러 자산군에 걸쳐 반복 검증된, 학문적으로 견고한 현상입니다. 하지만 논문의 연 샤프 1 초과와 월 약 1.58% 알파에는 겹겹의 단서가 붙어요. 58개 선물의 롱-숏, 40% 변동성 스케일링, 레버리지, 거래비용 차감 전 총수익이라는 조건이 전부 결과 안에 들어 있습니다.

이 조건들을 뺀 롱온리 ETF 몇 개짜리 버전은 논문과 이름만 같은 다른 생물이에요. 높은 회전율에 따른 비용, 추세 반전 구간의 낙폭, 그리고 전략이 몇 년간 안 먹히는 구간을 감정적으로 버텨야 한다는 부담까지 더하면, 개인에게는 SPY를 그냥 들고 있는 단순 보유보다 오히려 더 지키기 어려운 전략일 수 있다는 것이 이 노트의 판정입니다.